A macroscale evaluation of forest management in the boreal forest of Canada : linking data and models
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is altering the nature and condition of vast areas in the boreal forest of Canada. Vulnerabilities associated with drought, fire and forest health are being observed across thousands of kilometres or macroscales. There are great uncertainties in the ecological responses across this macroscale, along with uncertainties in policy and economic responses that need to translate effectively between local and macroscale decision makers. Addressing these uncertainties requires coherent economic and policy analyses that are consistent over different spatio-temporal scales. To meet the challenges, multi-source data must be linked to provide forest information at higher spatial scales, and systems linking ecological and economic information are also needed. Given this informational need, my research question was: How can we improve the linkages of multi-source ecological and economic data to evaluate forest management decisions at macroscales? First, to improve the ecological information, I evaluated alternative multivariate methods to spatially link multi-source data and models of forest attributes for macroscale analysis. The goal was to obtain logical consistency across variables of interest, while improving accuracy and computational simplicity to the analysis. Second, to improve the economic information fed into the analysis, I used price data to develop a multivariate method for generating price information at a finer temporal scale which remains consistent with longer-term price scenarios from global land use models. Third, and finally, I developed a macroscale decision support system (quantify, query and queue, Q3) that demonstrates how to link spatial and temporal ecological and economic information to a forest land-base which is subject to climate change vulnerabilities, the western boreal forest of Canada. As an illustration of the usefulness and relevance of the Q3, I assessed the ability of mitigating drought impacts resulting from possible future climates via planting improved seedling stocks developed in tree genetics and improvement programs. Overall, the methods and the newly developed macroscale decision support system I developed link ecological (e.g., climate change impacts on forests) and economic (e.g., price change) uncertainties enabling the development of appropriate forest and environmental policies, along with forest management practices needed to implement these policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».